搜索推荐概述

相信每个人都不会对搜索和推荐陌生，从接触计算机的那天起估计第一个打开的网站就是百度，它就是一个“搜索引擎”。每天逛淘宝，时不时就剁手的时候，你也已经被“推荐系统”“毒害”，眼看着卡上余额越来越少……搜索推荐出现你在工作生活中的各种场景中！

以我司场景为例，当你打开自如APP开始找房时，你一般有两种渠道来锁定房源：

• A场景：通过搜索或者筛选器，快速定位到想要找的房源
• B场景：通过首页FEED等系统推荐，根据你的喜好、浏览足迹、租房历史等策略推荐你的可能感兴趣的房源

上面的A场景就是“搜索”，B场景就是“推荐”！其中，搜索场景你的目标房源明确，可以通过关键词、价格范围、位置等筛选项方式快速搜索到；后一种则是没有明确的房源目标，通过逛的形式来浏览房源。而此时，推荐系统越懂你，就越能激发你租下哪个房子。接下来，我们以自如（www.ziroom.com）应用为例，分别详细看看二者的区别和联系。

一、搜索引擎

我们先来通过自如网搜索系统应用截图感受下搜索引擎的“样子”：

基本上和各大电商一致，都提供两种搜索方式，一是利用搜索框直接发起文字搜索，二是根据商品类目（合租、整租、曼舍、自如寓）进行搜索。

当在搜索框中输入关键词之后，还会有Suggestion联想词提示，来减少用户的输入操作，加速找房搜索速度。或者给出一些分类建议，方便用户向检索系统提供给准确的query以及分类范围，减少用户进行重复搜索的次数。

还可以看到，一般搜索系统都是 Query搜索和筛选项过滤配合完成的。筛选项可以起到过滤作用，帮助用户缩小查找范围。过滤的方式包含：产品分类过滤、位置区域过滤、房源特色标签过滤、价格区间过滤、签约时长、房源状态等。另外搜索引擎还支持各种维度的排序，包含面积、价格等属性的排序。

二、推荐系统

我们先来通过自如APP首页FEED流应用截图感受下推荐系统的“样子”：

推荐系统包含系统推荐和个性化推荐，系统推荐是根据大众行为的推荐引擎，对每个用户都给出同样的推荐（如“附近”和“上新”标签下的推荐），而个性化推荐是对不同的用户，根据他们的口味和喜好给出更加精确的推荐（如“猜你喜欢”标签下的推荐）。

推荐出现的位置、场景也非常复杂，几乎所有页面上面都可以进行房源推荐，而不同页面，推荐的侧重点也会不尽相同。比如：首页推荐，用户还没有任何行为，所以一般都是通过该用户的历史轨迹向用户进行推荐。在详情页，用户已经表现出对该房源的强烈兴趣，一般会做类似房源或者组合房源的推荐。

关于不同场景下的推荐，在《京东推荐系统实践—打造千人千面的个性化推荐引擎》里，做了如下总结：

• 单品页：购买意图
• 过渡页：提高客单价
• 购物车页：购物决策
• 无结果页：减少跳出率
• 订单完成页：交叉销售
• 关注推荐：提高转化
• 我的京东推荐：提高忠诚度
• 首页猜你喜欢：吸引用户

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